Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Raport z liczbami do sprawdzenia: jak działa ten proces

Krótka odpowiedź

Raport zarządczy z AI nie zawiera zmyślonych liczb, gdy liczby i komentarz są rozdzielone: każda kwota ma identyfikator i zatwierdzone źródło, a kontrola publikacji odrzuca wartość spoza zestawu. Rozbieżność między źródłami zostaje widoczna do decyzji kontrolera. Automatyzacja kosztuje w Syntalith od 12 500 zł netto i przy 12 raportach miesięcznie po 240 minut zwraca się w 5,2 miesiąca.

Jak pracujemySzczegóły ↓

  1. 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
  2. 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
  3. 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
  4. 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
netto za automatyzację jednego procesu, budowa płatna raz
od 12 500 zł
od podpisania umowy do odbioru
2–6 tygodni
darmowy prototyp na Twoich sprawach
0 zł

Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓

Autor: Syntalith · 2 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Raportowanie i AI: statystyki 2026

5,2 mies.

zwrotu automatyzacji za 12 500 zł przy 12 raportach miesięcznie: 3 190 zł pracy dziś, 802 zł ze sprawdzaniem i modelem. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Dwa źródła podają różne przychody

Raport sprzedaży pokazuje inną kwotę niż księga. Płynny komentarz nie rozwiąże tej różnicy. Kontroler potrzebuje widoku, który ujawni konflikt i pozwoli wrócić do obu źródeł. W naszym demonstratorze na danych syntetycznych za lipiec 2026 r. różnica między systemem finansowym a CRM wynosi 194 442 zł. Widok pokazuje obie wartości i powód: różne okresy ujęcia.

Renderer dostaje zestaw liczb z identyfikatorami, źródłami i formatowaniem. Komentarz może wskazywać tylko te identyfikatory. Reguła sprawdza, czy tekst nie wprowadza obcych wartości, a uzgodnienie porównuje kwoty z zadaną tolerancją. Przekroczenie tolerancji zostaje widoczną rozbieżnością. Eksport CSV zawiera status liczby, wersję definicji i datę odczytu, a brak danych nie zamienia się w zero.

Raport zarządczy z kontrolą liczb w demonstratorze Syntalith
Przebudowana aplikacja lokalna, 25 września 2026 r. Dane syntetyczne.
Kontrola publikacji raportu
  1. 01Liczbyzestaw z identyfikatorami, źródłami i formatem
  2. 02Uzgodnienieporównanie kwot z tolerancją, przekroczenie widoczne
  3. 03Komentarzodwołania tylko do identyfikatorów liczb
  4. 04Kontrolaodrzucenie obcych wartości i nieistniejących źródeł
  5. 05Kontrolerdecyzja o znaczeniu biznesowym i publikacji
Zakres dowodu
  • 3 poprawne raporty, 4 odrzucane i 5 uzgodnień, razem 12 przypadków
  • Dane syntetyczne, bez integracji z systemami klienta
  • Komentarz bez modelu, więc praca redakcyjna nie jest zmierzona
  • System pokazuje konflikt, ale nie wybiera właściwej wartości

Ile to kosztuje i kiedy się zwraca

Scenariusz: 12 raportów miesięcznie
Dziś
12 raportów × 240 min = 48 godz. (3 190 zł)
Z systemem człowiek sprawdza wynik w 25% czasu
797 zł
Model, 2 wywołania na sprawę, Claude Sonnet 5.5
4 zł
Koszt jednej sprawy
265,80 zł dziś, 66,80 zł z systemem
Oszczędność
2 388 zł/mies.

Zwrot 12 500 zł

5,2 mies.

Wolumen, czas i udział sprawdzania to założenia scenariusza. Godzina pracy 66,45 zł to przeciętne wynagrodzenie według GUS z września 2026 r. z kosztami pracodawcy, 168 godz. w miesiącu. Model: 15 000 tokenów wejścia i 1 500 wyjścia na wywołanie po stawkach Anthropic, kurs NBP 3,8889 zł.

Rachunek liczy pracę wokół sprawy: szukanie, czytanie, pisanie i przekazywanie. Zostaje czas na sprawdzenie wyniku, w scenariuszu 25% dzisiejszej pracy. Przed wyceną mierzymy oba czasy na 20 do 100 sprawach, które zespół już obsłużył, w teście za 0 zł trwającym 5 dni roboczych.

Scenariusz zakłada 12 raportów miesięcznie po 4 godziny pracy: zebranie liczb, uzgodnienie rozbieżności i komentarz. Kontrola publikacji kosztowała w demonstratorze około 0,0010 zł za przygotowanie komentarza i kontrolę liczb.

Kto rozstrzyga definicję przychodu

Kontrola publikacji pokazuje, gdzie umieścić sprawdzenie liczb. Ktoś nadal musi rozstrzygnąć definicję przychodu, okres rozliczenia i właściwe źródło. Gdy dwie poprawnie odczytane wartości opisują różne miary, porównanie arytmetyczne nie rozwiąże problemu. Anthropic w tekście Building effective agents radzi sprawdzać wynik modelu programem tam, gdzie to możliwe: liczby w raporcie są takim miejscem. Pełny obieg raportu opisuje tekst raport dla zarządu automatycznie.

Jak kontrolować liczby w raporcie
  • Jeden system, stałe definicje

    raport w obecnym narzędziu

    bez budowy

  • Kilka źródeł, komentarz pisany ręcznie

    automatyzacja z uzgodnieniem i kontrolą publikacji

    od 12 500 zł

  • Komentarz AI do każdego raportu

    kontrola liczb przed publikacją komentarza

    od 12 500 zł

Od czego zacząć

Pierwsza próba obejmuje jeden cykliczny raport: najpierw porównujemy dane i korekty z obecną wersją, potem włączamy przygotowanie publikacji. Do przygotowania: definicje miar i okresów, źródła liczb z tolerancjami i osoba zatwierdzająca raport. Takie wdrożenie budujemy w ramach automatyzacji AI. Na bezpłatną analizę wystarczy opis jednej sprawy z ostatnich tygodni i narzędzi, w których się toczyła. Nie trzeba przesyłać poufnych dokumentów, a plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Tak liczymy zwrot: raport dla zarządu

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego raportu.

3 453 zł

miesięcznie kosztuje 12 h tygodniowo na przygotowanie raportu

Zwrot: 4,3 mies.

Liczba godzin przypisana do wielkości firmy i sprawdzanie w 15% dawnego czasu to nasze założenia. Godzina pracy 66,45 zł to nasze wyliczenie z przeciętnego wynagrodzenia według GUS z września 2026 r. z kosztami pracodawcy. Koszt modelu zmierzyliśmy w naszym systemie raportu: przygotowanie komentarza z kontrolą liczb kosztuje około 0,0010 zł.

Zobacz pełny rachunek →

Wyniki u klientów.

Wszystkie realizacje →
foap.comobsługa klienta

Obsługa klienta foap.com: 95% odpowiedzi wychodzi automatycznie.

Do foap.com piszą użytkownicy z kilku krajów, w kilku językach. System czyta całą rozmowę i warunki tej osoby, a potem sam wysyła odpowiedź w jej języku. Pytania o pieniądze i wyjątki trafiają do zespołu z gotowym szkicem, więc zostaje je sprawdzić i wysłać.

odpowiedzi wysyła system sam, bez pisania przez człowieka
95%
mija od nadejścia maila do gotowej odpowiedzi (mediana)
30 s
maili, które wymagają odpowiedzi, dostaje gotowy szkic
100%
pracy mniej na każde 1000 odpowiedzi (szacunek)
47 h

Dane z produkcji foap.com, 20–21 października 2026. Szacunek: 3 minuty na ręcznie pisaną odpowiedź.

Jak działa obsługa klienta foap.com →
Przykładowe wiadomości. Sprawy o pieniądze zawsze trafiają do człowieka.

Inne wdrożenia

jakotako.design

studio projektowe

−87%

Czas na szukanie nowych klientów, dziennie

4 h → 30 min

ok. 73 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

według studia

Jak działa pętla agentowa →
Signature Estates

nieruchomości

ok. −90%

Czas operatora na przeglądanie portali, dziennie

2–3 h → 20 min

ok. 45 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

szacunek · kontakt ze sprzedającym 5 min po ogłoszeniu

Jak agent łapie ogłoszenia →
Kuba Koziej, CEO i współzałożyciel MoreGrowth oraz członek zarządu Natu.Care

Kuba Koziej

CEO i współzałożyciel MoreGrowth

„Zaczęliśmy od mojego własnego agenta AI. Później podczas szkolenia nauczyłem się samodzielnie budować kolejne aplikacje. Dziś wdrażam ten sposób pracy z AI w swojej firmie. Współpraca z Syntalith dała mi dokładnie taki zestaw umiejętności i narzędzi, jakiego potrzebowałem.”

Zobacz pierwotną opinię po szkoleniu na LinkedIn ↗

Ten proces może iść sam. Sprawdzisz to na swoich sprawach, zanim zapłacisz.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Jak budujemy automatyzacje i agentów

Od rozmowy do działającego systemu w czterech krokach.

  1. 01 · 30 min

    Bezpłatna analiza

    0 zł

    Rozmawiasz z inżynierem. Plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

  2. 02 · 5 dni

    Darmowy prototyp

    0 zł

    System pracuje na 20–100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Widzisz każdy wynik.

  3. 03 · 2–16 tygodni

    Wdrożenie

    50%

    Stała cena i cel zapisane w umowie. Pierwsza rata przy podpisaniu.

  4. 04 · po osiągnięciu celu

    Odbiór

    50%

    Drugą ratę płacisz, gdy system osiągnie cel na Twoich sprawach.

Jak powstaje darmowy prototyp

pon.

Ustalamy cel

Jaki wynik uznajesz za dobry.

wt.–śr.

System pracuje

Przechodzi przez Twoje sprawy, jedna po drugiej.

czw.

Porównujemy

Każdą różnicę sprawdzamy z pracą zespołu.

pt.

Wynik i cena

Lista błędów i stała cena wdrożenia.

Sprawy wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy, zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.

Na rynku taki prototyp kosztuje zwykle od 3 000 do 8 000 zł.

Umów bezpłatną analizę (30 min)

Prototyp ustalamy podczas bezpłatnej analizy.

Dane sprawdzone 25 października 2026.

„Czy moje dane są bezpieczne?”

Tak. Ty wybierasz, gdzie trafiają: od konta firmowego po model na Twoim serwerze.

  1. 00Prywatne konto pracownika

    Dane klientów i firmy lądują na koncie, którego firma nie widzi i nie kontroluje. Nie ma umowy powierzenia, więc to naruszenie RODO. Gdy pracownik odchodzi, historia czatów odchodzi razem z nim.

  2. 01Konto firmowe ChatGPT lub Claude

    Dostawca nie używa Twoich danych do uczenia modeli. Kopia zapytań zostaje w jego logach do 30 dni.

  3. 02API z zerową retencją (ZDR)

    Dostawca przetwarza zapytanie i niczego nie zapisuje. Wymaga jego zgody, wniosek przygotowujemy razem.

  4. 03Przetwarzanie w UE

    Zapytania są liczone i przechowywane w Europie: OpenAI w regionie UE, Claude przez chmury z regionem w UE.

  5. 04Model u Ciebie

    Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Dane nie wychodzą poza firmę.

Co robimy przy każdym wdrożeniu

  • Umowa o poufności i umowa powierzenia, zanim dostaniemy jakiekolwiek dane.
  • Sprawy do prototypu wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy.
  • Dane zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.
  • Konta firmowe z administratorem po Twojej stronie.

Gdy dane nie mogą wyjść z firmy

Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Do wyboru:

Bielik
polski model, SpeakLeash i ACK Cyfronet AGH
PLLuM
polski model, konsorcjum HIVE na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji
Qwen
Alibaba
GLM
Zhipu AI
DeepSeek
DeepSeek

Model dobieramy do zadania i sprawdzamy na Twoich sprawach. Uruchamiamy go, dostrajamy i utrzymujemy.

Źródło: Bielik i PLLuM, ACK Cyfronet AGH ↗ · PLLuM, Ministerstwo Cyfryzacji ↗

Masz dużo własnych danych? Dostroimy mały model.

  1. 1 Twoje przykłady
  2. 2 dostrajanie
  3. 3 test na nowych sprawach
  4. 4 model w Twojej firmie

Gdy masz tysiące podobnych maili, dokumentów albo zgłoszeń, uczymy mały otwarty model na tych przykładach. Działa w Twojej firmie, odpowiada szybko i kosztuje mniej w utrzymaniu niż duży model. Jakość mierzymy na sprawach, których model nie widział w trakcie nauki.

Przemysław i Piotr robili to w dużych firmach programistycznych i doradczych. Artem robił to wcześniej i robi dziś w Syntalith. Chodzi o modele na własnej infrastrukturze, dostrajanie i test jakości.

Poziom ochrony wybierasz na rozmowie. Umowę powierzenia podpisujemy, zanim zobaczymy jakiekolwiek dane.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Automatyzacje AI

Ten proces może iść sam. Sprawdzisz to na swoich sprawach, zanim zapłacisz.

System przejmuje powtarzalną pracę z maili, dokumentów i arkuszy, a niepewne sprawy oddaje człowiekowi. Prototyp na 20⁠–⁠100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył, kosztuje 0 zł. Drugą połowę ceny płacisz, gdy system osiągnie cel.

Zobacz automatyzacje AI →
netto za automatyzację jednego procesu, budowa płatna raz
od 12 500 zł
od podpisania umowy do odbioru
2–6 tygodni
darmowy prototyp na Twoich sprawach
0 zł

Pytania

  • Jak uniknąć zmyślonych liczb w raporcie z AI?

    Rozdziel liczby od komentarza. Liczby pochodzą z zatwierdzonych źródeł i mają identyfikatory, komentarz odwołuje się tylko do nich, a kontrola przed publikacją odrzuca każdą wartość spoza zestawu.

  • Co zrobić, gdy dwa źródła podają różne kwoty?

    Pokazać obie wartości, różnicę i powód, na przykład inny okres ujęcia. Wybór jednej kwoty tylko po to, żeby tabela się zgadzała, usuwa informację potrzebną kontrolerowi.

  • Ile kosztuje taka automatyzacja?

    W Syntalith od 12 500 zł netto. Przy 12 raportach miesięcznie po 240 minut zwrot to 5,2 miesiąca. Integracje i utrzymanie ustalamy przed wyceną, a model kosztuje 4 zł miesięcznie.

Porozmawiajmy

Po prostu napisz, zadzwoń albo wybierz termin.

Pracujemy szybko, bo nie znosimy korporacyjnej waty. Nie mamy handlowców ani kierowników od pilnowania kierowników. Rozmawiasz od razu z inżynierami, którzy potem budują Twój system. Szanujemy swój czas i Twój też.

Do końca roku przyjmiemy jeszcze 3 firmy.

pon.–pt. 9–17

Co Ci daje, że jesteśmy partnerem OpenAI i Anthropic?

OpenAI robi ChatGPT, a Anthropic robi Claude. Należymy do programów partnerskich obu firm, więc pracujemy z ich narzędziami na co dzień i uczymy się od samych twórców.

OpenAI Select PartnerClaude Partner Network
01Dobierzemy narzędzie do zadania
Wdrażamy i ChatGPT, i Claude. Oba sprawdzamy na Twoich dokumentach, a Ty wybierasz to, które robi mniej poprawek i oszczędza więcej czasu.
02Wiedza prosto od twórców
Uczymy się z oficjalnych kursów i materiałów OpenAI i Anthropic. Twój zespół poznaje funkcje i ustawienia, które działają dziś.
03Licencje bez naszej marży
Przy wdrożeniu ChatGPT, Claude albo Copilota licencje kupujesz bezpośrednio u OpenAI, Anthropic albo Microsoftu i od nich dostajesz fakturę. Do licencji nic nie doliczamy.
04Certyfikowani inżynierowie
W zespole mamy certyfikat AWS z uczenia maszynowego i certyfikat Anthropic z architektury systemów na Claude.

Udział w programach nie oznacza, że OpenAI albo Anthropic polecają nasze usługi.